数据治理是一种数据管理的概念，确保组织能在数据的全生命周期中具有高质量的数据质量能力，并且实现对数据的完全管理，以支持业务的目标。在这里面有些关键词：在一些组织、一些公司内部关注的是数据全生命周期，希望它有一个较高的质量，目标则是用来支持业务。所以数据治理的目标主要由以下几点构成：

第一，最大化数据价值。

第二，管理数据的风险。

第三，降低数据的成本。

数据治理是一个比较大的概念。它包括政策、规则、组织结构、治理过程，以及一些技术的支持。领域包括数据质量、数据成本、数据可用性以及数据安全等方面。所以，在影响数据治理计划的驱动因素是多样的，比如说数据法规、隐私政策的限制，数据质量良莠不齐、数据治理成本高，或者是资源受限等等。

此外，治理实施的方式和范围也不同，比如：有可能是由统一的组织，诸如数据治理委员会在整个企业或者公司的范围内发起一些治理目标与计划，来推动整个组织的数据治理；也可能是在一些部门、团队内部去进行有限范围内的治理。

数据治理计划的目标实现必须得用适当的工具来解决，数据治理的方式也越来越倾向于朝着系统化和工具化的方向来发展。